“Гаманці” ШІ-агентів: Шлях до “Vibe Coding” та майбутнє розробки програмного забезпечення

Чи справді ШІ-агенти стануть нашими постійними помічниками? Готуйтеся до занурення в “гаманець” для ШІ!

Останнім часом у світі штучного інтелекту відбувається дещо таке, що змушує навіть найдосвідченіших розробників підіймати брови. Це не черговий модний термін, який швидко зникне. Ні, це справжня еволюція, про яку варто поговорити. Це – “гаманець” для ШІ-агентів, або, як кажуть технічні спеціалісти, agent harness. За його допомогою ми зможемо доручати нашим агентам тривалі завдання й бути впевненими у їхньому виконанні. Уявіть: кодові агенти, які самостійно реалізують повну функціональність проекту, або, як кажуть, “vibe coding” – коли ви просто відчуваєте, що все буде зроблено. Але чи справді це реальність сьогодні? Життя не завжди райдужне. Саме тому ми розберемося в усіх нюансах цього простого поняття.

Ми пройдемо крізь історію розвитку архітектури ШІ-агентів, з’ясуємо, чому ці “гаманці” стали важливими, хоча сама ідея не нова. Потім, крок за кроком, розкриємо, як виглядає ця архітектура. Звісно, обговоримо два невирішені питання, які поки що заважають нам використовувати “гаманці” для будь-чого. Коли ми їх розв’яжемо, це буде справжня революція. І хоча сьогодні зосередимося на коді, ця концепція стосується будь-якого агента, якому ви довіряєте велике завдання. Тож, приготуйте улюблену каву, бо починаємо!

Від “Привіт, LLM!” до “Тримай, агенте, цілу валізу завдань!”

Пам’ятаєте, як у 2020 році з’явився GPT-3, і світ штучного інтелекту вибухнув? Тоді народилася ідея інженерії підказок (prompt engineering). Це було як вчити новачка правильно просити про послугу: чітко, з усіма деталями, щоб отримати потрібне. Ми вчилися формулювати інструкції, щоб мовна модель давала найкращий результат, у правильному форматі, без зайвого. Це був перший крок, і він був важливим.

Згодом інженери зрозуміли, що оптимізувати лише окремі взаємодії – це як збирати великий пазл, працюючи лише з двома шматочками одночасно. Тому ми перейшли до інженерії контексту (context engineering). Тепер ми думали не про одне запитання, а про цілу сесію або контекстне вікно. Це як підготувати ґрунт для рослини: не тільки дати води, а й забезпечити правильне освітлення, температуру, добрива. Це балансування, щоб чат-бот не “забував” про що ми говорили раніше (це називається “context rot” – гниття контексту), але й не перевантажувався зайвою інформацією. Ми намагаємося надати агенту якомога більше релевантного контексту, але робити це розумно.

І, нарешті, ось ми тут. “Гаманці” для ШІ-агентів (agent harnesses). Це не заміна попередніх етапів, а їх логічне продовження, будівництво на міцному фундаменті. “Гаманець” – це, по суті, інфраструктура, яка дає змогу з’єднувати різні контекстні вікна, різні сесії, щоб агент міг виконувати довготривалі завдання. Уявіть собі команду будівельників, де кожен знає свою частину роботи й передає естафету наступному. Є точки чекпоінту, де ми можемо перевірити, чи все йде добре. Є людина в циклі (human in the loop), яка може втрутитися і підтвердити дії. Це все, щоб ми могли довіряти цим довготривалим завданням.

Від оптимізації одного запитання до з’єднання багатьох сесій. Це як від однієї розумної думки до цілого плану дій. Особисто я захоплений цим еволюційним процесом, бо це не знищення попередніх знань, а їх інтеграція. Це природний шлях розвитку, який робить наших агентів дедалі надійнішими.

Чому “гаманці” – це не мода, а необхідність?

Ви можете запитати: “Ліло, але ж це не якась нова штука, правда?” І ви матимете слушність! Платформи на кшталт LangChain з їх Deep Agents чи Manis вже давно мали щось подібне. Але! Саме зараз ці “гаманці” стають стандартом. Вони перетворюються з експериментальної функції на необхідний елемент для створення передових і, насамперед, надійних ШІ-систем.

Чому? Є одна правда, яку треба усвідомити. Сира потужність мовних моделей, та сама “кремнієва магія”, вже не росте експоненційно, як раніше. Нові моделі, як Gemini 3 чи Claude Opus 4.5, демонструють вражаючі результати на бенчмарках. Але справжній прорив сьогодні – це шар навколо LLM, те, що ми будуємо поверх самих моделей. Це системи логічного мислення, пам’яті, просунуті техніки інженерії підказок, оптимізація інструментів. Все, крім збільшення “грубої сили” самої LLM.

Це чудова новина! Бо саме ці елементи – шар навколо LLM – ми можемо і мусимо створювати та оптимізувати самі. Ми не можемо самотужки зробити LLM потужнішою, ми досягли межі її масштабування з поточною архітектурою. Натомість, ми можемо будувати розумніші системи, які дозволять агентам працювати ефективніше.

Дослідники теж говорять про це. Період з 2020 по 2025 рік був роком масштабування: скільки параметрів, скільки даних ми можемо “запихнути” в модель. А зараз ми знову повертаємося до “креслярської дошки”. Наступна глава досліджень ШІ – це пошук нової архітектури, можливо, світових моделей (world models), або, що найцікавіше для нас сьогодні, – “обгортки” навколо LLM, як-от ці “гаманці” агентів. Це той наступний “ключ”, який відкриє двері до нового рівня можливостей наших агентів.

Як виглядає “гаманець” ШІ-агента? Розбираємо по цеглинках

Давайте зануримося в конкретику. Як же виглядає цей “гаманець”? Уявіть: викладаєте на стіл великий картопляний пиріг, але кожен шматочок випікається окремо, а потім збирається докупи. Так само і тут: ми з’єднуємо багато різних сесій агента разом, щоб виконати одне велике завдання. Це можуть бути різні спеціалізовані агенти або ж один агент, який працює в циклі, і ми періодично “очищаємо” його контекст, щоб він не перевантажувався і міг виконувати завдання довше.

Уявіть, що ви керуєте великим будівельним проектом. У вас є ініціатор, який розробляє загальний план, визначає, що треба робити. Потім є агент-виконавець, який безпосередньо виконує завдання, роблячи невеликі, але постійні кроки вперед. Коли один етап завершено, його контекст “перезавантажується”, і наступний агент (або той самий, але вже з чистим аркушем) швидко “ловить хвилю” – розуміє, де зупинилися, що потрібно робити далі.

У кожній такій сесії ми використовуємо всі стратегії інженерії контексту, про які ми говорили:

• Управління пам’яттю: Агент може швидко витягти потрібну інформацію, як коли ви шукаєте щось у своїй коморі.
• Відновлення інформації (Retrieval): Наприклад, завантаження документів чи даних із зовнішніх джерел.
• Ізоляція: Для складних завдань, як-от дослідження, можуть залучатися окремі “під-агенти”.
• Збереження інформації: Дані, які не потрібні прямо зараз, можна тимчасово скинути у базу даних чи файлову систему, щоб агент не забув.
• Валідація: Агент може сам перевіряти свою роботу, як-от кодовий агент, що перевіряє, чи правильно він написав код.

Це ті самі компоненти, які ми використовуємо для інженерії контексту. “Гаманець” просто обгортає їх, дозволяючи з’єднувати різні сесії.

Але “гаманець” – це не лише про механіку. Це ще й про безпеку та контроль. Тому в ньому є:

• Запобіжники (Guardrails): Як паркан навколо городу, який перевіряє, чи все йде за планом, особливо на початку чи в кінці важливого етапу. Наприклад, перед тим, як передати роботу основному агенту, ініціатор може запустити перевірку, чи все правильно налаштовано.
• Чекпоінти (Checkpoints): Проміжні точки перевірки між агентами. Це як зупинитися на перехресті й переконатися, що дорога вільна, перш ніж їхати далі.
• Передача завдань (Handoffs): Коли один агент завершив свою частину, він має залишити чіткі “артефакти” – інформацію, яка допоможе наступному агенту швидко “включитися”. Уявіть, що ви наймаєте нового інженера в команду. Йому треба швидко пояснити, що вже зроблено, і що робити далі. Саме це роблять “гаманці” – вони “праймують” наступного агента.
• Людина в циклі (Human in the Loop): І, звісно, ми самі. Незважаючи на всю автономність, у нас завжди є можливість втрутитися, перевірити, підтвердити, коли це необхідно. Особливо, коли йдеться про критично важливі завдання.

Це все робить “гаманець” не просто інструментом, а справжньою інфраструктурою для надійних, довготривалих завдань.

Outsystems Agent Workbench: Ваш майстер-клас з будівництва ШІ-екіпажів

Друзі, поки ми захоплюємося цими чудовими концепціями “гаманців”, важливо пам’ятати, що створення справді корпоративних ШІ-систем – це не жарти. Багато стартапів, навіть із чудовими ідеями, так і не виходять за рамки пілотних проєктів. Чому? Бо прототипувати – це одне, а забезпечити аудитний слід, можливість відстежити, що саме робив ваш агент і чому, – це зовсім інше. І саме тут на допомогу приходить Outsystems Agent Workbench.

Це не просто чергова платформа, це комплексне рішення для створення, розгортання та управління ШІ-агентами. Вони розуміють, що для бізнесу важлива не тільки потужність, а й надійність, прозорість та контроль.

Що ж таке Agent Workbench? Це low-code платформа, яка дозволяє розробляти агентів за допомогою простих, але розширюваних робочих процесів. Кожен крок у вашому агенті – це, по суті, підпроцес, який можна детально налаштувати. Ви можете керувати короткостроковою пам’яттю, системними підказками, додавати довготривалу пам’ять, створювати багатоетапні робочі процеси. На рівні LLM ви можете визначати інструменти, які використовуватиме ваш агент, навіть створювати власні.

Найцікавіше – коли ви готові протестувати свою розробку, платформа автоматично створює веб-додаток. Уявіть! Ви дали агенту інструмент перевіряти погоду – і ось він вам одразу показує прогноз.

Але найважливіше для корпоративного рівня – це аналітика та моніторинг. Коли ваш агент працює в продакшені, у вас буде ціла панель приладів: аналітика по агентах у різних середовищах, журнал помилок, можливість відстежити кожний запит. Це те, що потрібно для готовності до підприємства (enterprise-ready AI). Якщо ви хочете, щоб ваші агенти пережили етап пілотування і приносили реальну користь, обов’язково зазирніть до Outsystems Agent Workbench.

Історія одного кодового агента: як “гаманець” пише код

Уявімо процес розробки коду за допомогою нашого “гаманця”. Ви починаєте новий проект, і ваш ШІ-агент не має жодної інформації про нього. Що робити?

1. “Праймінг” (Priming): Спочатку агент має зрозуміти, що вже зроблено і що робити далі. Він читає файли, які були “скинуті” з попередньої сесії. Аналізує логі історії комітів Git – це ж теж частина пам’яті! І, звісно, сканує сам код, щоб зрозуміти, яка структура вже існує.
2. Чекпоінти: Все має бути в порядку. Агент запускає тести, перевіряє здоров’я середовища, переконується, що не було жодних “регресій” (несподіваних збоїв).
3. Вибір та реалізація: Якщо все добре, агент вибирає наступну функцію, яку потрібно реалізувати, пише код і, звісно, самостійно проводить валідацію. Це ваш шанс втрутитися! Якщо ви хочете повністю контролювати, можна налаштувати “людину в циклі” так, щоб агент зупинявся і чекав вашого підтвердження перед тим, як рухатися далі. Ви натискаєте “так” – і система автоматично продовжує.
4. Чистий “Handoff”: Наприкінці сесії агент залишає “артефакти” – це ті самі файли, які допоможуть наступному агенту швидко зрозуміти, де зупинилися. Ці артефакти “скидаються”, зберігаються, і ми переходимо до наступної сесії.

Ця схема – “ініціатор” -> “агент-виконавець” -> “передача завдання” – є найпоширенішою, але не єдиною. “Гаманець” може виглядати по-різному залежно від завдання. Наприклад, LangChain Deep Agents використовують файлову систему для управління контекстом, і це чудово працює не тільки для коду. Navis у своїх статтях також підкреслює використання файлової системи як ключового елементу для контексту.

Як Anthropic створив “живого” копіювальника Claude

Розглянемо приклад від Anthropic. Вони створили цілий “гаманець” для довготривалих завдань, і знаєте що? Вони зробили його відкритим кодом! Я навіть експериментував, адаптувавши його для роботи з Linear (трекер завдань), замість локальної файлової системи. Це надзвичайно круто, бо ви можете інтегрувати ці “гаманці” з вашими улюбленими інструментами: Slack, Jira, ASA. Це додає “людини в циклі” і робить систему ще потужнішою.

Як це працює?

1. Ініціалізація: Все починається з “appspec” – по суті, це опис продукту (PRD). Цей документ потрапляє до ініціатора.
2. Створення списку функцій: Ініціатор перетворює “appspec” на список функцій (наприклад, у форматі JSON, який я переклав у Linear). Це може бути 200+ функцій! Також створюється скрипт для ініціалізації проекту та ініціалізація Git-репозиторію. Git стає ключовою частиною “пам’яті” агентів.
3. Робота в циклі: Далі запускається основний кодовий агент. Він бере наступну функцію зі списку, реалізує її, тестує, проводить валідацію, а потім оновлює статус цієї функції.
4. Зберігання прогресу: Ключові артефакти – це список функцій (який постійно оновлюється) і файл прогресу Claude (це основний файл для передачі завдань). Кожен кодовий агент оновлює цей файл, щоб наступний міг швидко зрозуміти, що було зроблено.
5. Цикл повторюється: Агент отримує інформацію з попереднього стану (читає файли, Git-лог), проводить регресійне тестування, вибирає наступну функцію, реалізує її, тестує, комітить у Git. Цей цикл триває, поки всі тести не пройдуть.

Я особисто запустив такий “гаманець” на 24 години, і він повністю відтворив Claude.ai! Це був вражаючий досвід – бачити, як агент робить помилки, сам їх виявляє, виправляє і рухається далі. Це неймовірно!

Два найбільші виклики на шляху до ідеального “гаманця”

“Гаманці” – це класно, але поки що це, скоріше, експериментальна техніка. І ось чому. Дві основні проблеми, які поки що не вирішені.

1. “Гниття контексту” (Bounded Attention): Чи дійсно пам’ять агента обмежена?

Ми вже говорили про цю проблему – “context rot”. Коли агент отримує забагато інформації, він починає “тупити”, забувати важливе. “Гаманці” покликані розв’язати цю проблему, але, на мою думку, вирішення поки що часткове.

Так, ми маємо інфраструктуру: стиснення пам’яті, файли прогресу, під-агенти, передачу завдань. Але оптимізація ще далеко. Уявіть: агент створює файл прогресу. Іноді він чудово описує все, що сталося. А іноді – пропускає критично важливі деталі, як-от помилки валідації та способи їх виправлення.

Якщо в “передачі завдання” не вказано, як була вирішена проблема, та сама помилка може повторюватися знову і знову в наступних сесіях. Це як передавати рецепт, де пропущено важливий інгредієнт – страва ніколи не вийде ідеальною. Тому “людина в циклі” тут просто необхідна.

Ще одна складність – прогнозування контексту. Як зрозуміти, яка інформація, отримана зараз, стане критично важливою за 10 кроків, скажімо, через тиждень роботи над складним проектом? Це найскладніше інженерне завдання для “гаманців”. Ми можемо намагатися передбачити, але це завжди буде лише наближення до ідеалу.

2. Надійність: Каскад помилок

Уявіть, що у вас є команда з 20 “роботящих” агентів, які працюють над одним завданням. Кожен з них має надійність 95%. Здавалося б, чудово! Але якщо ви перемножите ці 0.95 на 20 (уявіть, 20 кроків), то загальна надійність системи впаде до… 36%! Так, помилки накопичуються, як сніжний ком.

Щоб ми могли повністю довіряти “гаманцю”, наприклад, для “vibe coding”, нам потрібна надійність 99.9%. А це, друзі, поки що недосяжна мета.

“Гаманці” мають елементи, які допомагають: чекпоінти, автоматичні відкати (якщо інтегрований Git), структуровані артефакти для передачі завдань. Але чого нам справді бракує, так це розумних чекпоінтів та стратегічної “людини в циклі”.

Нам потрібен правильний баланс автономності. Агент має бути максимально самостійним, але з легкими та зрозумілими “точками входу” для людини. Уявіть: ви просто ставите галочку, що все добре, або швидко перевіряєте, як виглядає клонований веб-сайт, і система автоматично продовжує роботу. Це саме те, над чим я зараз багато працюю – потужні точки втручання людини в “гаманці”.

Якщо ми зможемо розв’язати ці проблеми, то “vibe coding” справді стане життєздатним. Але це буде не так, як багато хто уявляє – просто віддати все на відкуп ШІ. Це буде інженерія системи, створення деталізованого “гаманця” з продуманими точками для втручання людини.

Я вірю, що 2026 рік стане роком “гаманців” для ШІ-агентів. 2025-й був роком “vibe coding” та агентів. Тепер ми робимо їх надійними.

Підсумовуючи: Чи ваш майбутній код уже не ваш?

“Гаманці” для ШІ-агентів – це не просто новий модний тренд, це фундаментальна зміна в тому, як ми працюємо зі штучним інтелектом. Це ключ, який дозволяє нам делегувати величезні, довготривалі завдання, особливо в кодуванні, нашим агентам.

Я переконаний, що ми на порозі ери, коли завдяки цим “гаманцям”, розвиненим системам “людина в циклі” та продуманим механізмам валідації, ми зможемо делегувати 99% завдань з кодування нашим ШІ-помічникам. Це не означає, що ми перестанемо бути творцями. Це означає, що ми перенесемо наш фокус з рутинного написання коду на архітектуру, стратегію та контроль.

“Vibe coding” стане реальністю, але зовсім інакше, ніж ми могли собі уявити. Це буде не сліпа довіра, а майстерно спроектована система, де людина та ШІ працюють у синергії. Найімовірніше, ми не будемо писати більшість коду вже найближчим часом. І це, на мій погляд, чудова перспектива на 2026 рік!

Якщо ви цінуєте цей контент і хочете бути в курсі останніх розробок у світі AI-агентів, не забудьте поставити лайк і підписатися. До наступної зустрічі, де ми продовжимо досліджувати дивовижний світ штучного інтелекту!